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労働力分析(ワークフォースアナリティクス)の重要性

企業の意思決定は、様々な要素や、予測に基づいて行う必要がありますが、行動を起こす際に、人事ほど重要視しなければならないものはありません。企業にとって従業員は極めて重要な要因ですが、事業運営より複雑な側面を持っています。なぜなら、従業員は、セールスデータのような定量的なデータではなく、定性的で数値にしづらい要因を持っているからです。

従業員は最も重要な資産です。従業員の定性的な要素を深く理解することで、組織にとっての最適解や、競争力を高めることができます。この労働分析、あるいはピープルアナリティクスを行うことで、従業員を評価するだけではなく、施策の成功、失敗に関する気づきを与え、チームを強化することも可能となります。さらに、従業員の円滑な業務をサポートするツールの選定にも役立ちます。それでは、労働力分析を行う意味を掘り下げてみましょう。

労働力分析(ワークフォースアナリティクス)とは?

人的リソース分析の一環である労働力分析は、従業員の評価データやその推移、また、人的リソース管理の最適化や管理実施可否の意思決定に使用されています。この分析は、雇用や解雇に焦点を当てるより、採用の効果を図るという用途で使用されます。さらに、就業環境に潜む潜在的なリスク要因の特定や、意思決定の結果、実施された施策への充実度などの分析に役立つデータを見つけることも可能です。

加えて、労働力分析は、既存の従業員の分析だけでなく、雇用に関係のある要因の傾向分析も可能です。例えば、一年間の内どの時期に応募者が増えるかを確認し、採用活動を活発にする時期を調整することや、ダイバーシティへの取り組み、またそれに対する従業員の関与を客観的な方法で測定することが出来ます。

労働力分析(ワークフォースアナリティクス)による恩恵とは?

労働力分析は、従業員数の推移の追跡や、成果等の情報より、従業員の評価等の推移と傾向が確認できるような情報や、今後に向けた洞察、より良い意思決定を支援する予測モデルの作成に関する情報を確認することができます。この労働力分析(ワークフォースアナリティクス)によって得られる主な恩恵は3つあります。

  1. 自動化によって効率化できる分野を見つける
    従業員は会社の資産ですが、彼らが行う仕事には、生産性を低下させるものや、最低限の利益しかもたらさないものがあります。このような時、労働力分析を行うことで自動化が可能な仕事を発見し、従業員がより付加価値の高い仕事に従事できるようにすることが可能です。
  2. 従業員のニーズや満足度を知ることで、従業員の就業状況を改善する
    単に、雇用や解雇の情報を調べるより、労働力分析やピープルアナリティクスを行う方が、従業員のパフォーマンス低下の原因や、生産性に影響を与える要因を理解するのに役立ちます。労働力を置き換えずに維持するため、従業員のパフォーマンスに影響を及ぼす要因を解明し、より良い就業環境を促進することが労働力分析の目的です。
  3. 新しい従業員を採用するため、より良い基準を作成し、より良い採用プロセスを提供する
    企業の規模に関わらず、新たに才能ある人材を見つけるのはいつも大変です。労働力分析を行うことで、過去の応募者を採用した際の成功点や、会社のニーズに基づいて、部署による新規採用成功に必要な要因を明らかにすることが可能です。何より重要なことは、過去のデータに基づいて、応募者が会社にフィットするかどうかを判断することが出来るようになることです。

労働力分析で確認するべき指標は?

  1. 従業員の生産性
    近年、勤務時間は柔軟に変換し、多様化しています。その結果、もはや労働時間単位での生産性の計測は正確ではありません。代わりに、いくつかの異なるデータポイントを含む生産性指標を定義することで、従業員の業績を把握することが可能です。
  2. 離職率
    満足度を測る際に、しばし軽視されがちなのが従業員の早期離職です。従業員の早期離職率は、従業員の期待値と満足度の両方が満たされていないという指標です。
  3. 貢献度
    重要でない指標に感じるかもしれませんが、従業員の生産性が高くなる可能性があります。この指標には従業員の満足度、ストレスレベル、会社の理念に対する従業員の信頼が含まれています。この指標が高ければ、人的リソース管理が上手くいっていることになります。

結論

社内でデータ収集に集中することで、会社の生産性を向上させることができます。人的リソースに集中してチームを強化する方法を見つけることで、ピープルアナリティクスは会社の収益効率の向上を促し、従業員の満足度と生産性向上につなげることが可能です。また、この分析にSisenseを使用すれば、シンプルかつ直観的なダッシュボードで、新たな気づきをより得やすくすることが可能です。

 

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https://www.sisense.com/blog/the-importance-of-workforce-analytics/

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